本人计算机专业，将要读硕士，对数字图像处理方向感兴趣 ...
本科时学过这门课程，但当时也学的不深，用的是章毓晋教授的那本书。但现在我想理论加实践地学习一下，并且想了解一下如今主流的图像处理软件与工具是什么？本科时上课用的是Matlab，但是感觉效率很低，也就是能加深对算法的理解。有没有什么推荐的工具与学习方法？谢谢大家。 最近和一位高校的老师合作，刚好接触了一些计算机视觉处理开发相关的技术。计算机视觉处理，主要目的还是图形识别，还包括滤波、模糊化等等许多处理功能。
在这个项目里面，主要是用C++开发，不过，我发现学习Python对工作帮助很大，可以快速尝试功OpenCV的功能，显示图像内容（我主要用matplotlib 和 Ploty）。
[*]Home - OpenCV:
这是主流的视觉处理的开发包。功能非常丰富，还有AI功能。
[*]Cloud Point Library
The Point Cloud Library (PCL) is a standalone, large scale, open project for 2D/3D image and point cloud processing. PCL is released under the terms of the BSD license, and thus free for commercial and research use.
这个工具主要是画图用的。
Python还有一些图形方面的库：
[*]Matplotlib，Visualization with Python
Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible.
[*]plotly，Plotly Open Source Graphing Libraries
Interactive charts and maps for Python, R, Julia, Javascript, ggplot2, F#, MATLAB, and Dash.
一点儿小经验，希望对你有帮助。
如果从事于视觉处理开发工作，系统化学习OpenCV还是很有比较的。我在学习的过程中，发现OpenCV使用了大量的数学知识和计算机方面的优化技巧。
中文书
[*]OpenCV 4详解：基于Python 计算机视觉图像处理机器学习编程轻松快速从入门到实践
提供许多案例、代码清单。涉及面比较全面。
[*]计算机视觉40例从入门到深度学习
这本书是主要方向是讲AI处理功能。
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[*]opencv 4计算机视觉：python语言实现 第三版
这本书也不错，老外写的，内容覆盖全面。代码开源，持续更新。 数字图像处理本质上属于通信工程的领域，所以通常数字图像处理有一些先修课程，例如：《信号与系统》、《数字图像处理》，这些课程在CS本科阶段不会开设，题主可以自己先学习起来。具体学习路径：
1、《数字图像处理》这个是通信工程专业的标准课程了，比较经典的是 冈萨雷斯版本，相应配套的还有 《数字图像处理MATLAB实现》，直接是MATLAB版本的。这本教材理论性较强，并且主要还是集中在传统的数字图像处理算法中。
2、章毓晋教授的《图像工程》总共有三册，这本书涵盖内容太多了。其中第一册的内容跟《数字图像处理》差不多，第二册和第三册实际是根据不同领域来细分的，可以根据自己研究生方向来有选择性的学习。
3、在实践方面，openCV无疑是最好的入门开发库，大部分实际项目都会使用到openCV库，这个库实现了大部分的图像处理算法，包括常用的神经网络都有实现。考虑到题主本科是CS专业，C/C++应该有一定的基础，所以openCV的学习也尽量选择C/C++的版本吧，毕竟在实际的项目中，考虑到性能和部署，openCV的使用都会使用C++。
4、更加深入的原理实践，可以参考本人的技术专栏。在这个专栏中，直接使用C语言，不依赖于任何第三方库，实现了大部分的传统图像处理算法。这个专栏特别适合有C语言基础的新手入门，通过对于图像像素数据最基本的操作，来理解整个算法的真正原理。
华叔-视觉魔术师：图像算法原理与实践——绪论总之，图像处理算法，要将理论和实践结合起来，每学习一个算法的时候，尽量尝试不依赖任何第三方库，用C语言实现整个算法，这样才能真正的对算法理解透彻。
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